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工具 | Python數據分析學習指南揭秘
2016-05-27
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摘要：靈蛇出現，必有異像，Python最熱的領域，估計非數據分析、挖掘領域莫屬了。以Scikit-Learn為代表的數據分析領域，從這里開始，便是Python的天下；一邊操作實例，一邊閱讀文檔，再輔助以相關的理論基礎，持之數日，則大業可成也。


靈蛇出現，必有異像
蛇有靈性，蟒蛇更甚。民間關心打死蛇后出現的種種因果報應現象，相信各位也多有耳聞。身邊聽到的一個是，一個老太打死了一條蛇，第二年她女兒便離婚了。

青城山下的一條蟒蛇修行千年終得人生，由此可見，蛇有強大的靈性，而且還告訴我們一個道理：修得人的身體很難??！

佛法有云：生中國難，得人身難，聞佛法難，生信心難。（注：中國，原指印度，中心之國。）

Python既是一條大蟒蛇，自然算是編程語言中很有靈性的了。

今既得人身，又聞佛法，且學Python，當然得用來做點什么吧！

當今，Python最熱的領域，估計非數據分析、數據挖掘莫屬了！

靈蟒Python，事實標準
只要你沒有太久閉關修練絕世神功，只要你用眼睛余光了解過數據分析相關領域，相信你會有個感覺，怎么處處都有Python的蹤影??！

每種計算機編程語言，似乎都有自己成名或適用的領域。

在這個大家都在談云計算、大數據、深度學習的時代，讓我們來看看，這些領域里面的代表吧。


說句不負責任的話，Python已經成為數據分析領域里事實上的標準語言。

Python一出，誰與爭鋒
且來看看，Python在數據分析領域的生態圈吧！

基礎庫

Numpy：矩陣計算與其它大多數框架的數據處理基礎；

Scipy：科學計算庫，提供了很多科學計算工具包和算法；

Matplotlab：專業畫圖工具，話說這個單詞還是真是在Matlab之間插入了plot這個詞形成的；

Pandas：提供類似于R語言的DataFrame操作，非常方便；

機器學習與深度學習

OpenCV：提供圖像識別的很多方便的操作；

Orange：基于圖形界面的機器學習程序，也可以用Python腳本來操作調用；

Scikit-Learn：前面說了，這是Python在機器學習領域里面的代表作。尤其是它的文檔，完全可以當成機器學習的參考資料來閱讀了，曾經我向朋友推薦的時候說，說過，把scikit-learn的文檔當成佛經來讀，假以時日，功力定會大增。

Theano：深度學習里面非常有名的一個框架了，也非常具有代表性。是其它很多框架的基礎。

Keras：基于Theano進行了抽象，建議入門的話使用這個，搭積木一樣地就可以弄個神經網絡出來了。

NLTK：自然語言處理，提供的功能也很強大。

國內出品的Mxnet的Python接口

分布式機器學習與深度學習


也許，新的機器學習或深度學習框架，如果不提供Python接口的話，恐怕會被認為難以推廣吧。

上面列舉的只是其中一部分，還有很多很多。當然，他們很多并非是用Python來實現，但都共同的提供了Python接口，甚至好幾個都把Python當成了頭等公民（First-Class）。

在此并非想說Python這門語言很強大或者復雜，而恰恰相反，得益于Python的簡潔和包容。才讓它在數據挖掘領域有如此的地位。

這便是生態圈的力量，不以個人的意志為轉移。

書山有路，學海無涯
對于想入門數據分析、數據挖掘、機器學習的朋友來說，Python是你值得花時間的選擇。因為，除了上面的工具鏈生態圈，還有書籍和知識傳播的生態圈。

如文章開篇之圖，都是和數據分析相關的書籍，且都是用Python作為示例來講解。如若有心，且仔細看圖識字！

念念不忘，必有回響
真若有心于數據領域，甚或欲從事數據科學之職業。請對Python有信心，值得你付出時間。想走機器學習之路，Scikit-learn是你最好的選擇，一邊操作實例，一邊閱讀文檔，再輔助以相關的理論基礎，持之數日，則大業可成也。


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